Gelecek korkunç değil, anlamazsan korkunç olacak İnsan 2.0
"İnsan 2.0" kitap yazarı | Piero Scaruffi, Silikon Vadisi manevi müjdecisi, yapay zeka bilişsel bilimcisi ve "Silikon Vadisi'nin Yüzyılı" yazarı.
Bugünün nota şövalyesi | Xiao Mi Sorumlu editör | Çift
Derinlemesine iyi metin: 7085 kelime | 9 dakika okumak
Okuma 1329 makale Not almadan önce lütfen şunları düşünün:
-
Büyük veri çağında ticari işbirliğinin genel eğilimi nedir?
-
Gelecekteki çalışmanın temel yetkinliği nedir?
-
Yapay zekanın gerçek tehlikesi nedir?
-
3D baskının geleceği konusunda iyimser misiniz?
İlk olarak tüm ağda yayınlandı, okuma notları, iş düşüncesi
Bu kitap, on çeşit bilim ve teknolojinin gelişim tarihi, mevcut durumu, gelecekteki olasılıklarından (9 tür not dizilmiştir) ve sektördeki profesyonellerin görüşlerinden bahsediyor.Popüler bir bilim ve teknoloji okuması olarak gerçekten okunmaya değer.
Neredeyse her tür teknoloji, bir ekonomik devrimi, hatta toplumda ve hayatta büyük bir değişimi beraberinde getirecek, ancak gerçek devrim, bu teknolojilerin karşılıklı entegrasyonu, etkileşimi ve geliştirilmesinden doğacaktır.
Örneğin, nanoteknoloji tarafından oluşturulan yeni malzemeler, çeşitli renk ve malzemelerin 3B baskısını mümkün kılarak uzay yolculuğunun maliyetini azaltabilir; kanseri bulmak veya vücudun iç koşullarını izlemek için biyoteknolojide kullanılabilecek nano robotların oluşturulmasına yardımcı olabilir; ayrıca mümkündür Giyilebilir cihazlar veya Nesnelerin İnterneti için yeni piller oluşturun ...
Birden fazla teknolojinin entegrasyonu ve etkileşimi ile ortaya çıkan teknolojik devrim, sonunda insanlığı "2.0" aşamasına getirdi: Bu aşamadaki en önemli fark, teknolojinin binlerce yıldır değişmeden kalan "insan hukuku" üzerinde bir etki başlatmasıdır. Bu, bir dizi hayatta kalma ve etik önermeler getiriyor.
1. Büyük Veri
1. Büyük veri alanında "katil" uygulamalar aranıyor
1.1 "Killer" uygulamaları henüz görünmedi
Dünya çapında büyük veri uygulamalarında bir artış var ve şimdi Silikon Vadisi'nin "Veri Vadisi" olarak yeniden adlandırılması gerekiyor. Yetkili kuruluşlar, 2020 yılına kadar 20 ila 30 milyar ağ bağlantılı cihaz olacağını tahmin ediyor, bu da her yıl önceki 200.000 yıldan daha fazla veri üreteceğimiz anlamına geliyor.
Ancak hayal kırıklığı yaratan şey, bu "büyük patlama" verileriyle ne yapacağımızı bilmememizdir. Çoğu durumda, "veri analizi" yapacağız, ancak veri analizi en azından 1960'lardan beri var, ancak verilerin analizi yoluyla, şeyler arasındaki gizli düzenleri veya potansiyel sorunları bulmaya ve tüm süreci optimize etmeye çalışıyoruz. , Ve nihayetinde daha fazla para kazanın. Ancak bu işletmeler veri analizini yalnızca daha fazla ürün satmak için kullanıyor ve büyük verilerin gerçek "öldürücü" uygulaması henüz icat edilmedi.
Gelecekte, verilerin ana okuyucuları robotlar olacak.
Resim kaynağı: Qiantu Ağı
Büyük veri dünyasının gerçek resmi:
Makine veri üretir, makine verileri okur ve makine merkezli bir veri dünyası oluşturur. Bu nedenle, büyük verinin şimdiye kadarki tek yararlı uygulaması veri analizidir, çünkü makineler matematik ve istatistikte en iyisidir, ancak insan dünyasını anlamakta iyi değildir. Henüz büyük veri alanında gerçekten harika bir "öldürücü" uygulamaya sahip değiliz, çünkü tam da bu verileri insanlar değil makineler "okuyor".
1.2 Büyük veri çağının "veri analizinden" daha fazlasına ihtiyacı var
Makineden makineye bağlantı çok fazla veri üretir ve toplar, ancak bu verilerle ne yapılabilir? Verilerin değerine nasıl dokunulacağı birçok insanın kafasını karıştırdı.
Büyük veri çağı, kaçınılmaz olarak, hesaplama ve istatistiksel yöntemler ve görselleştirme analizi yöntemleri gibi veri analizi yeteneklerinin sürekli iyileştirilmesini gerektirecektir. Ancak bu yalnızca hızlı hesaplamaları daha ucuz hale getirir çünkü büyük veri analizi genellikle pahalıdır. Örneğin, Stanford Üniversitesi'nin Bilgisayar Bilimleri Bölümü'ndeki lisans öğrencileri için en popüler ders kitabı olan "Büyük Ölçekli Veri Madenciliği", büyük verileri analiz etmek için kitaptaki yöntemleri herkes kullanabilir.
Bununla birlikte, yeni bir matematiksel yöntem bize daha yararlı büyük veri uygulamaları getiremez, en iyi ihtimalle yalnızca daha ucuz veri analizi sağlayabilir. Nedeni basit: matematikçiler dünyadaki büyük sorunları anlamıyorlar. Büyük sorunları çözmek için disiplinler arası bir yaklaşıma ihtiyaç vardır ve "veri analizinden" daha fazlası olan bir uygulamaya ihtiyaç vardır.
"Hipotez oluşturma" yönteminin bir zayıflığı vardır: büyük miktarda veride korelasyon bulmak zor değildir, ancak nedenselliği anlamak zordur. Büyük miktarda verideki verilerin tesadüfi korelasyonu da çok büyük.
1.3 Büyük veri altında ticari işbirliğinin genel eğilimi
Büyük veri, "büyük sorunları" çözmek için kapsamlı bir işbirliği gerektiriyor, bu da büyük veri alanındaki "öldürücü" uygulamaların sadece birkaç büyük şirket arasındaki bir oyundan değil, işbirliğinden doğacağı anlamına geliyor.
Büyük veri alanında "iPhone" veya "Facebook" gibi öldürücü bir uygulama bulunmasa da ilgili yazılım zaten mevcut ve ücretsizdir. Büyük verinin en büyük kullanıcıları olan Google ve Facebook, Facebook tarafından geliştirilen Cassandra (veritabanı) ve Google'ın birçok büyük veri teknolojisi hizmeti de dahil olmak üzere büyük veri altyapılarını halk için açık kaynaklı yazılıma dönüştürdü. Ayrıca Amerikan üniversiteleri veya devlet tarafından geliştirilen diğer birçok büyük veri analiz yazılımı da açık kaynak kodludur.
neden?
Giderek daha fazla girişimcinin büyük veri alanında keşif ve deney yapmasını istediğimiz için, büyük şirketler bile daha küçük şirketlerin katılabileceğini umuyor. Büyük veri alanında herhangi birinin "katil uygulama" icat edip edemeyeceğini görmek istiyoruz.
Büyük şirketler büyük veri hizmetlerini bir açık kaynak platformu olarak kullanırlar ve halka sinyal, en rekabetçi iş alanlarının bile rekabetten çok işbirliğine değer vermesidir Bu aynı zamanda gelecekteki işlerin genel eğilimidir.
Resim kaynağı: Qiantu Ağı
1.4 Çin yeni büyük veri düşüncesi yaratma potansiyeline sahip
Büyük veri çağı yeni bir düşünme tarzı gerektirir çünkü verilerin birden fazla kaynağı vardır ve herhangi bir uzmanın (insan veya makine) tüm verileri özümsemesi imkansızdır, bu da disiplinler arası bir yaklaşım gerektirir.
Harvard Üniversitesi Kantitatif Sosyal Bilimler Enstitüsü müdürü Gary King, sosyologlar, ekonomistler, fizikçiler, avukatlar ve psikologlardan oluşan bir araştırma ekibi topladı ve organize etti.
California Üniversitesi, Berkeley ayrıca sinirbilimcileri, sosyologları, ekonomistleri, fizikçileri, biyologları ve psikologları ve hatta bir sismologu da içeren Veri Bilimi Enstitüsü'nü (BIDS) kurdu. Aile.
Çinliler bu tür düşünceyi yüzlerce yıl önce icat ettiler ve kullandılar. Tang ve Song Hanedanları döneminde ideal "beyefendi" disiplinler arası bir bilim adamı olmalı, aynı zamanda bir politikacı, tarihçi, yazar, ressam ve şair olmalı ... Tüm klasik kitapları öğrenmesi gerekiyor. Çin'in çoktan yarattığı söylenebilir. Bir tür "çoklu görev düşüncesi".
Tang ve Song Hanedanlarında bu düşünce tarzı modası geçmiş değil. Şimdi, Çin "büyük veri çağında" yepyeni bir "büyük veri düşüncesi" ararken, tarihe geri dönebilir ve karmaşık sosyal problemlerle başa çıkmak için kendi benzersiz yöntemini yeniden keşfedebilir.
2. Büyük veri çağında geleceğin sahibi kim?
2.1 Sıradan insanlar daha çok büyük verinin nesneleridir
Sıradan insanlar, "yanlış bilgilerini" geliştirmek için akıllı telefonlar gibi dijital araçlar kullanırlar, ancak çok az insan çevremizdeki devasa verilerle ne yapılacağını ve onlardan daha fazla ve daha faydalı gerçek bilgilerin nasıl elde edileceğini bilir.
Çoğu durumda, ürettiğimiz verilerin (e-ticaret, bankalar vb. Gibi) tam bir görüntüsüne bile sahip değiliz, çünkü bu veriler çoğunlukla büyük şirketler tarafından kontrol ediliyor ve bu büyük şirketler yalnızca verileri kendi isteklerine göre toplayıp organize ediyor. Özne değil, nesnenin fazlasıdır.
2.2 Yeni bir psikoterapi yöntemi olarak "nicel benlik"
Kevin Kelly bir zamanlar "ölçülü öz" hareketi, yani giyilebilir cihazlar veya yerleşik sensörler aracılığıyla insan vücudu verilerinin kendi kendine izlenmesi ve izlenmesini önerdi. Bu, gelecekte sıradan insanlara nasıl büyük verinin fayda sağlayabileceğinin bir örneği olarak adlandırılabilir.
Resim kaynağı: Qiantu Ağı
Elbette gelecekte çok fazla veri üreten nesne vücudumuz olacak.Yakında vücudumuza yerleştirilen birçok giyilebilir cihaz ve nano robot olacak ve implante edilen çipler her zaman gerçek zamanlı veri üretip yayınlayacak.
Ancak, yaşamı değiştiren gerçek bir uygulama elde etmek için verilerinizin yine de diğer kişilerin verileriyle birleştirilmesi gerekir.Aksi takdirde, bu verilerin kullanışlılığı hala belirsizdir. Her şeyin anlamı göreceli olduğu için, "nicel benliği" yeni ve daha bilimsel bir psikoterapi yöntemi olarak görme eğilimindeyim.
Kendi davranışsal verilerinizi kaydederek, daha önce hiç farketmediğiniz bir şeyi keşfedebilirsiniz.
Bu veriler aynı zamanda kişisel gelişim için de yararlıdır.Etkinlik verilerinizi hobiler, yaratıcı düşünme, okuma, spor vb. Şeklinde sıralayabilirsiniz. Her ayın sonunda, zamanınızın nerelerde geçtiğini analiz edebilir ve yeniden ayarlayabilirsiniz. Çeşitli etkinlikler aracılığıyla gerçek hedefinize doğru ilerlediğinizden emin olun.
2.3 Gelecekte, yetişkinler olarak sayıları hala anlayabilir miyiz?
Sensörlerle ve giyilebilir cihazlarla dolu olduğumuzda, bu makinenin bir parçası olacağımız anlamına mı geliyor?
Bir makinenin veri ürettiği ve okuduğu ve ardından diğer makinelere ne yapacaklarını söylediği dünya kulağa biraz korkutucu gelebilir. Daha da korkutucu olan, vücudumuzun bu sürecin son amacı olması ve tüm bu makinelerin gerçekten bizi insanlara benzememesidir. Verilerin sadece birkaç rakam olduğunu çok sık düşündüğümüzde, bu rakamların arkasında gerçek insanları temsil ettiğini gerçekten unutabiliriz.
2. Yapay Zeka
1 3. Yapay zeka insanı yakalamak neden yanlış bir önermedir?
1.1 Yapay zekanın mevcut sınırlamaları
Mevcut yapay zeka aslında "tanıma" üzerine odaklanıyor ve çoğu sinir ağları alanında gerçekleşiyor. Sinir ağının sınırlaması, arkasında "örüntü eşleştirme" nin çalışma prensibinin, gerçek anlamının hala "tanıma" olmasıdır. Bu, sinir ağlarına dayalı derin öğrenme teknolojisinden iyi bir şekilde yararlanmak için, tüm problemlerinizi bir "tanıma" problemine dönüştürmeniz gerektiği anlamına gelir.Bu imkansız değil, ama biraz tuhaf geliyor. Örneğin, Amerika Birleşik Devletleri'nin bir sonraki başkanı kim olacak sorusunu kalıp tanıma problemine dönüştürmeniz gerekiyor.
Çeviri yazılımı, dili gerçekten hakim olduğu için değil, her yeni bir cümle verdiğinde, çevrilen veritabanından "öğrenir" ve mevcut çeviriye dayanarak cümleyi "tahmin eder" En olası mevcut çeviriyi "tanıma" nın anlamı. İngilizceyi Çince'ye doğru bir şekilde tercüme etti, ancak yine de İngilizce veya Çince anlamıyor.
İstatistiksel yöntem makul bir sonuç üretebilir, ancak nedenini asla bilemez. Bu nedenle makine tarafından öğrenilen beceriler başka alanlara uygulanamaz.
1.2 Teknoloji ne kadar ilerledi?
Bugünün teknolojik gelişmelerinin çoğunun öncekine göre özel olduğundan bile emin değilim. Tabii ki hayatlarımız teknoloji yüzünden çok değişti ama değişim ilerleme anlamına gelmiyor. Bazen görünüşte büyük değişiklikler sadece piyasa talebinin yarattığı yeni modalardır veya sadece iş modellerindeki değişikliklerdir. Bu değişiklikler "ilerleme" olabilir, ancak esas olarak yalnızca birkaç büyük şirkete fayda sağlar. Kimin ilerlemesi? Gerçekten insan toplumunun teknolojik ilerlemesi mi?
Bugün ilerlememizin çoğu aslında geçmiş fikirlerden kaynaklanıyor ve bugün bunu ancak güçlü ve ucuz bilgi işlem gücü sayesinde başarabiliyoruz.
Robotların "düşünmek" yerine "daha iyi" tanımasını "sağlama yeteneğini geliştiriyor ve iyileştiriyoruz, bu nedenle robotlar her zaman sağduyuya sahip olmadılar. Günümüzde, robotların esnekliği gerçekten büyük ölçüde gelişti, çünkü sensörlerin ve elektronik ürünlerin fiyatlarının düşüyor olması.İnsanlar, mekanik "kolları" insanlara benzer olana kadar robotların "kollarına" çok sayıda sensör yerleştirebilirler. Aynı el becerisi.
Resim kaynağı: Qiantu Ağı
1.3 İnsan zekasının bozulması endişelenmeye değer
Aşırı akıllı makineler yarattığımız için değil, daha aptal insanlar yaratıyoruz. İnsanlar kendilerini dejenere, gereksiz ve hatta aptal yapan araçlar yaratmaya devam ediyor. Aslında, birçok yüksek teknoloji projesi daha akıllı teknolojiye değil, aptal kullanıcılara güveniyor. Bu projeler, makineler gibi olmamızı, bu "makine dilini" konuşmamızı ve makinelerin yalnızca çevremizdeki daha fazla makineyle etkileşime girebileceği davranışlar sergilememizi gerektirmeye devam ediyor.
Makineler, insan dilini kullandıkları için değil, insanlar makine dilini kullandıkları için görevleri yerine getirebilirler.
1.4 Yapay zekanın geleceği "gelişmiş zeka" dır
Yapay zeka insanlar gibi "zeka" üretmeyecek, çok faydalı teknoloji ve yeni şeyler sağlamaya devam edecek. Wu Enda haklı, teknoloji her zaman insanlık için bir ikame değil ortak olmuştur. Her teknoloji, insanlar için daha iyi işler yaratacaktır.
Cyborglar çağı geldi, bu kötü bir şey değil, tıpkı gözlük takıp işitme cihazı kullandığımız gibi, yapay zekadan önce sinir implantlarının da birçok insanın hayatını değiştirebileceğini düşünüyorum.
2. Yapay zeka daha fazla iş yaratacak
İnsanların yapay zekadan korkmasının önemli bir nedeni de robotların işimizi almasıdır. Ancak bir kez daha yapay zeka sadece bir teknoloji.
"Robotların kendilerini işsiz bırakacakları" endişesinin bir başka nedeni daha var: Gelecekte hangi işlerin teknoloji tarafından ortadan kaldırılacağını hayal etmek daha kolay ve teknolojinin hangi yeni işleri yaratacağını hayal etmek her zaman zor. İlkini abartmak ve ikincisini küçümsemek kolaydır.
İnsanlar daha fazla para kazanırsa ve aynı zamanda iyi mal ve hizmetlerin fiyatları düşerse, insanlar yeni "lükslere" daha fazla para harcayacak ve bu da daha fazla iş yaratacaktır. Daha yüksek gelir ve daha düşük fiyatlar ile otomasyon nedeniyle kaybedilen işler diğer alanlarda geri kazanılabilir.
Neden yapay zeka çağının yakında gelmeyeceğini düşünüyorum? Bunun nedeni, yakında tüm topluma ihtiyaç duyacak, ancak henüz hazır olmayan bazı işlerimizin olması. Örneğin, endişelenmeniz gereken ilk şey yaşlılara bakmaktır.
Resim kaynağı: Qiantu Ağı
Gelecekteki çalışmaların temel yetenekleri şunlardır:
-
Biri bilgidir;
Gelecekteki işler insanlar ve makineler tarafından yapılacaktır.Makineler büyük miktarda veri ve bilgi depolamada iyidir, ancak bilgiyi bilgiye dönüştürme konusunda iyi değildir. Bilgi elbette bilgiye eşit değildir. "Bilgi", Başkan Rooseveltin Büyük Buhranı çözmedeki deneyimi ve bunun ne anlama geldiğiyle ilgilidir. Ve "bilgi", makine tarafından kaydedilen Amerika Birleşik Devletleri başkanının adıdır.
Tek başına bilgi yeterli değildir.Gelecekteki işler, yalnızca bilginin bir anlayıcısı ve uygulaması olmanızı değil, aynı zamanda bir bütünleştirici ve bilgi yaratıcısı olmanızı gerektirecektir. Gelecekte, problemleri inovasyon ve çözme yeteneği, daha disiplinlerarası yöntemler ve çoklu bilgiyi anlama ve entegre etme becerisi gerektirecektir.
-
İkincisi durum.
İnsanlar, makinelerin erişemeyeceği belirli durumlar hakkında güçlü bir anlayışa sahiptir. Size sorarsam: "Kütüphane nerede?" "Kütüphane kapalı" veya "Kütüphanede şu anda çok sayıda insan var" şeklinde cevap verebilirsiniz. Bu farklı cevaplar, soru soran kişinin özel durumuna bağlıdır.
Makinenin işinizi elinizden alacağından endişeleniyorsanız, makine arızalandığında hızlıca görevi devralabilecek kişi olup olamayacağınızı düşünün.
3 Yapay zekanın gerçek tehlikelerine dikkat edin
3.1 Biz insanlar "makine düşüncesini" giderek daha çok seviyoruz
Yapay zeka insanları kontrol edip öldürmeyecek, işimizi kaybetmemize de neden olmayacak. Ama benim gerçekten endişelendiğim şey, yaptığımız robotların doğuştan gelen "uyumlu düşünce" yerine, insanların rasyonel "makine düşüncesini" taklit etmeleridir.
Amerikalı filozof Susan Lange, 1942'de "Yeni Felsefe" adlı bir kitap yazdı. Lange'nin teorisi, insanların sembolik hayvanlar olduğu ve "en uygun olanın hayatta kalması" ilkesine ters düşen devasa semboller yarattığımız yönündedir. sistemi.
Dünyadaki iki insan aynı şeyi göremez (her beyin biraz farklıdır), ancak herkes aynı şey için aynı sembolü oluşturabilir.
Bilgiye dayalı yapay zeka tamamen sembol sistemleriyle ilgilidir ve bilginin nasıl sunulduğu ile ilgili olan şey bilginin kendisidir. Ne yazık ki, şu anki popüler yapay zeka, "uygun düşünme" ile değil, "makine düşünme" ile ilgili. "Derin öğrenme", karmaşık sembol sistemleri oluşturmaktan ziyade görevleri tanımlama ve gerçekleştirmede iyidir.
Artık birçok insan, çok sayıda akıllı cihaz gibi verimli ve özlü eylemler gibi "makine düşüncesine" alışmış ve dalmış durumdadır, birçok insan hiçbir şey yapmamaktan mutludur, işlevsel cihazların her şeyi en iyi şekilde "düşünebileceğini" umarlar.
İnsanlar her zaman her şeye kadir olmak istemişlerdir, ancak şimdi herkes makinelerin her şeye kadir olmasını bekliyor ve vasat olmaktan memnunlar. Bu yeni bir insanlık türü ise, gerçekten istediğimizin bu olup olmadığından emin değilim.
3.2 Yapay zekanın gelişme yönü
Şimdiye kadar yapay zekanın en başarılı uygulaması, reklamların arama motorları tarafından kişiselleştirilmiş bilgisayarlarda gösterilmesidir. Facebook'ta eski bir bilim insanı olan Jeffrey Hammerbacher bu konuda oldukça duygusaldı ve bir keresinde şöyle yazmıştı: "Benim kuşağımın en zeki beyinleriyle ilgili sorun, insanların reklamlara nasıl tıklanacağıdır." Gelecekte yapay zeka uygulamasının Google gibi büyük şirketlerin teknolojilerini ne kadar kullandığına bağlı olacağından endişe ediyorum.
3.3 İnsanlar arasındaki etkileşim gün geçtikçe azalacak
Gelecekte içeriğin çoğunun insanlar tarafından yazılacağını düşündüğümde, okuyucuların çoğu yakında robot olacak ve robot okuyucuların sayısı insanların sayısını bile geçecek, gerçekten mutlu hissetmiyorum. Çevrimiçi yaptığınız her şey kaydedilecek ve makine tarafından analiz edilecektir.Makine yazdıklarınızı gerçekten sevdikleri için değil, kişisel yaşamınız onlara davrandığı için çok "profesyonel" yazdığınız her şeyi okuyacaktır. Bu bir iş fırsatıdır.
Şimdi, kim nakit veriyor? ATM. Tren biletini sana kim verdi? Otomatik bilet satış makinesi ...
İşgücünün yerini alan makinelerin faydalarına ekonomik açıdan bakma eğilimindeyiz: bu tür bir hizmet 7/24 hizmete dönüştürülebilir ve hizmet maliyeti hala çok düşüktür. Ancak, bunun arkasında önemli ve kolayca gözden kaçan bir bilgi var: Etrafımdaki insanlar bir makineyle her değiştirildiğinde, bu, insanlarla etkileşim şansımın bir kez azaldığı anlamına geliyor.
İnsanlarla etkileşime girmeyi bırakırsak insan doğasına ne olacağını düşünmeden edemeyiz.
3. Nanoteknoloji makaleleri:
Nano çağda küçük büyüktür
Geleceğin teknolojisinin trendi küçülmek ve küçülmektir.İhtiyacımız olan şey hafif, ucuz ve çok fazla enerji tüketmeden herhangi bir şeye gömülebilen "küçük şeyler" dir. Nanoteknoloji, teknolojiyi görünmezliğe daha da itecek ve onu sıradan insanlardan daha da uzaklaştıracak.
"Nano" genellikle atomik veya moleküler ölçekte araştırma yapan teknolojiyi ifade eder. Araştırma aralığı 100 nanometre veya daha azdır (bir nanometre bir metrenin milyarda birine eşittir). On bin nanometre uzunluğunda, bir bakteri 2000 nanometreye ve bir DNA 2 nanometreye sahip.
Nanoteknolojinin uygulaması çok kapsamlıdır.Araştırmanın çok aktif olduğu ve büyük ilerleme kaydedilen alanlar şunlardır:
Daha güçlü ve daha hafif malzemeler getirebilir;
Daha temiz enerji ve sürdürülebilir (kendi kendine bozunabilen) öğeler getirebilir;
Yeni bir pil getirebilir, birkaç saniye içinde şarj etmemize izin verebilir ve uzun süre kullanmaya devam edebiliriz;
Hastalıkların ve yaralanmaların daha etkili tedavisini sağlayabilen biyotıp;
Bilgisayar bilimini yeniden şekillendirebilir ve daha hızlı ve daha güçlü bilgi işlem gücü sağlayabilir.
Nano balon 2005-2009'da ortaya çıktı. Bunun nedeni, yatırımcıların nanoteknolojinin uygulanması ve uzun geliştirme döngüsünü anlamamış olmalarıdır. Sermaye piyasasındaki yutturmaca, kör yatırıma neden oldu, ancak nanoteknolojinin kendisinin yanlış olduğu anlamına gelmez.
Nanoteknoloji, resim kaynağı: Baidu Ansiklopedisi
Bilinen birkaç yeni nanomalzemenin geniş uygulamasına ek olarak, kansere ve beyin hasarına karşı mücadelede nanoteknolojinin mevcut ilerlemesi heyecan vericidir.Vücudumuzda çalışan nanorobotlar ortaya çıkmaya hazırdır.
Bilgi teknolojisi açısından, Moore Yasası artık fiziksel sınıra yaklaşıyor ve nanoteknolojinin bu yasayı sürdürmesi ve hatta genel amaçlı kuantum bilgisayarların yapılmasına yardımcı olması bekleniyor. Nanoteknoloji araştırması, zamanımızın birçok büyük problemini çözme ümidine sahiptir.
Christina Peterson, nanoteknoloji alanında tanınmış bir araştırmacı ve liderdir. 1986 yılında başlayan bir nano araştırma ve eğitim kurumu olan "Pioneer Enstitüsü" nün ana kurucusudur. Nanoteknolojinin geliştirilmesinin üç aşaması olduğunu açıkladı:
Biri yeni maddi aşama:
Nanoteknoloji ürünlerinin ilk uygulamaları genellikle otomobiller gibi endüstriyel sistemlerde ortaya çıkmaktadır ve ürünler doğrudan ürünlere entegre edildikleri için tüketiciler bunlardan neredeyse habersizdir ve bu yüzden çok heyecanlı hissetmeyeceklerdir. Şimdi daha heyecan verici karbon nanotüpler, grafen vb. Duyduk.
İkincisi, nano ekipman aşamasıdır:
Önümüzdeki 5-10 yıl içinde en çok beklenenler, kanser hücrelerini doğru bir şekilde konumlandırabilen ve tedavileri hedeflemeye yardımcı olan nano anti-kanser cihazları. Bu ekipman halihazırda mevcuttur, ancak kullanım için onaylanmamıştır çünkü tıbbi cihazların sıkı testlerden ve devlet onayından geçmesi gerekir.
Üçüncüsü, sistem aşamasına girmektir:
Bu, birçok nano ekipmanın birlikte çalıştığı aşamadır. Örneğin, moleküler bilgisayarlar, moleküler X-ışınları, moleküler laboratuvarlar vb., Bu nano cihazlar güçlü bir nano sistem oluşturmak için koordine edebilir ve işbirliği yapabilir.
Dört, 3D baskı makaleleri
3D baskı teknolojisi 30 yıl önce vardı ve son birkaç yıla kadar halk tarafından bilinmiyordu.Kısacası, esas olarak aşağıdaki üç sorunla karşı karşıya:
İlk olarak, fiyat çok pahalıdır;
İkincisi, yazdırılabilecek çok az şey var;
Üçüncüsü, teknoloji patentlerinin sınırlandırılması.
1988'de dünyanın ilk 3D yazıcısı SLA-1'in doğuşundan, mürekkep püskürtmeli metal nanoteknoloji ve reçine 3D baskı gibi son yıllarda ortaya çıkan teknolojilere kadar, 3D baskı teknolojisi hala birçok kişi tarafından tercih edilmiyor çünkü biz hala 3D baskı alanında bulunuyoruz. Tarih öncesi dönem. Karmaşık ürünlerin renkli 3D baskısı ve 3D baskısı hala büyük zorluklardır.
Ancak 3D baskının geleceği konusunda çok iyimserim, çünkü 3D baskı alanında büyük ilerleme kaydedildi ve her yıl yeni "mürekkepler" (baskı malzemeleri) ve yeni baskı yöntemleri üretiliyor.
Resim kaynağı: Taotu.com
3D baskı, fiziksel nesneleri dijital dosyalara, diğer bir deyişle dijital dosyaları fiziksel nesnelere dönüştürür, gerçek devrim budur.
3D baskı üretim şeklimizi değiştirdi, bu kaçınılmaz olarak ekonomimizi ve toplumumuzu etkileyecek ve değiştirecek.Sıradan bir kişi, dijital bir dosyayı üç boyutlu bir varlığa dönüştürmenin büyüsünü de deneyimleyebilir. 3D baskı teknolojisinin büyük şirketlerin ve fabrikaların ekonomisinin aile ekonomisine dönüşümünü teşvik edeceği öngörülebilir.
Yakında, 3D baskı üreticileri, ev tabanlı 3D baskı çağındaki yeni tedarik zincirini yeniden şekillendirmek için çevrimiçi topluluklarda birbirine bağlanacak: her üretici bir 3D ürünün dijital modelini üzerinde yayınlayabilir ve diğer içerik oluşturucular karar verebilir Tam olarak ihtiyacınız olan şey. Veya, birisi bir parçayı 3D olarak yazdırırsa ve bu parça başka bir satıcının ürünü monte etmek için ihtiyaç duyduğu şeyse, bu talebin eşleştirilmesi de İnternette neredeyse otomatik olarak yapılacaktır.
3D baskı aynı zamanda tüm endüstriyel sistemin mevcut endüstriyel zincirindeki değişiklikleri de teşvik edecek. Eskiden yeni bir ürünün pazara sunulması yıllar alırdı.Şimdi, bir ürün fikrinden prototip yapmaya, kitle fonlaması üretime ve nihayet doğrudan satışa kadar, tüm ürün doğum döngüsü büyük ölçüde hızlanacak.
Belki gelecekte bir gün, 3D baskı teknolojisinin etkisi altında, bu tür üretim artık depolara ihtiyaç duymaz ve artık ürün nakliyesine gerek yoktur, çünkü her yerde 3D baskı atölyeleri vardır, nerede olursanız olun, dosya indirmenin ve yazdırmanın keyfini çıkarabilirsiniz. 3D ürün servisi.
Şu anda, 3D baskı uçakları, evleri, çikolataları, seramik sanatını, yiyecekleri ve hatta insan dokularını zaten basabiliyor. Gelecekte, 3 boyutlu tarama ve baskının yaygınlaşmasının ardından, etki sadece üretim ve tıp alanlarında olmayacak, toplumumuzun ve yaşamımızın birçok yönü değişebilir.
3D baskı diğer teknolojilerle aynıdır. Daha büyük cazibesi, insanların onu bugün düşünmediğimiz amaçlar için kullanması ve böylece hayatımıza yeni şoklar ve titreşimler getirmesidir, çünkü henüz kimse bunu yapamaz. Düşündüğünüz şeyler yarın genellikle gerçek bir devrim olacak!
* "Human 2.0" ın yarın akşam Notesman (ID: Notesman) tarafından yayınlanacak ikinci bölümü için bizi izlemeye devam edin.
Shanshi Think Tank, kendisini en ticari değere sahip birinci sınıf düşünce piyasası operatörü olmaya adamıştır. Düşünce kuruluşunun çok sayıda siyasi, ticari, akademik, kurumsal ve medya kaynağı vardır ve üst düzey uluslararası değişim etkinliklerinin kuralları konusunda oldukça bilgilidir. Tanınmış Çin medyası, devlet kurumları, iş dernekleri, işletme okulları ve şirketler için konuşmalar yapmaları için uluslararası düşünce liderleri sağlamaya odaklanır. Küresel konuklar şunları içerir: Onurlu kişiler, Nobel Ödülü sahipleri, iş liderleri, bilim adamları, ekonomistler ve çeşitli alanlardaki uzmanlar ve akademisyenler. Teknoloji, sermaye ve yenilik alanlarına odaklanır ve yapay zeka, teknoloji finansmanı, endüstri 4.0, yüksek teknoloji geleceği, sanal gerçeklik ve diğer alanlarda güçlü bağlantıları vardır.
Noteman sahne arkası cevap numaraları 1-8, sürprizler olacak ~
Yanıtla [1] Lakeside Üniversitesi'nin notlarını görüntüleyin
Yanıtla [2] Kaos Üniversitesi Notlarını Görüntüle
Yanıtla [3] Büyük kahvenin notlarını görüntüleyin
Yanıtla [4] Önemli notları görüntüleyin
Yanıtla [5] Okuma notlarını görüntüle
Yanıtla [6] İş modeli, stratejik düşünme, ürün operasyonu, iletişim topluluğu, organizasyon ve yönetimle ilgili notları görüntüleyin
Yanıtla [7] Yatırım ve finansman, büyük veri, girişimcilik yöntemleri ve yapay zeka ile ilgili notları görüntüleyin
Yanıtla [8] Topluluk yönetimi, içerik girişimciliği, kültürel yaşam girişimci psikolojisi ile ilgili notları görüntüleyin
Not Defteri ve Himalaya FM "Yeni İş Evrimi" ni başlattı
Tüm sesli kurs serilerini dinlemek için QR kodunu basılı tutun
Haftada iki seans, her biri 15-20 dakika, yılda 100 seans, 198 yuan.
Ortak: Chaos Study Club Lakeside Üniversitesi Dark Horse College for Entrepreneurship i Dark Horse | Entrepreneur State LinkedIn China 36Kr Tencent Jingdong Zhenghe Island Central Europe WeiChain | Gaowei School | Struggle Ders ...
